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什么是导数
- 导数（一元函数）是切线的斜率 是瞬时速度
什么是方向导数
- 函数在A点无数个切线的斜率的定义，每一个切线都代表一个变化的方向
什么是偏导数
- 多元函数降维时候的变换，比如二元函数固定y，只让x单独变化，从而看出是关于x的一元函数来研究
梯度
- 函数在A点无数个方向变化中变化最快的那个方向

梯度与机器学习中的最优解
有监督的学习 无监督的学习 半监督的学习
- 样本 X 标签 Y
- 聚类 PCA
- 弱标签 伪标签 半标签

目前Variable与Tensor合并
每个tensor通过requires_grad来设置是否计算梯度

如何计算梯度
- 链式法则 两个函数组合起来的复合函数，导数等于里面函数代入外函数值的导乘以里面函数之导数

autograd的几个概念
- 叶子张量 （leaf）
- grad vs grad_fn
    grad 该Tensor的梯度值，每次在计算backward时都需要将前一时刻的梯度归零，否则梯度值会一直累加
    grad_fn 叶子节点通常为No，只有结果节点的grad_fn才有效 用于指示梯度函数是那种类型
- backward函数

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import torch


